FORMULARIOS DE TERORIA DE COLAS MMS.pptx

presentacion acerca de teorias de colas mms

1. FORMULARIO DE COLAS M/M/S Integrantes Olvera Israel Silva Michael Solis Hector Ubilla Axel

2. INTRODUCCION El modelo M/M/s supone que todos los tiempos entre llegadas son independientes e idénticamente distribuidos de acuerdo con una distribución exponencial (es decir, el proceso de entrada es de Poisson), que todos los tiempos de servicio son independientes e idénticamente distribuidos de acuerdo con otra distribución exponencial y que el número de servidores es s (cualquier entero positivo). Se diferencia respecto al modelo M/M/1 en que el número de servidores s puede ser cualquier número natural tal que .  Cuando el número de servidores es mayor que 1, las expresiones anteriores no son tan sencillas.  

3. Procesos de nacimiento y muerte Un proceso de nacimiento y muerte es un tipo específico de cadena de Markov a tiempo continuo. Su estudio nos permite encontrar con facilidad la distribución estacionaria de modelos de colas pertenecientes a procesos de nacimiento y muerte. El siguiente diagrama de tasas  (cadena de Markov del modelo M/M/s)  representa los posibles estados del sistema y las transiciones entre ellos. En este caso, la tasa de llegadas no se encuentra afectada por el estado en que se encuentre el sistema, pero sí la tasa media de servicio, pudiendo ser tal múltiplo de la tasa media de servicio por servidor como servidores en activo haya.

4. FORMULAS

5. Stationary distribution in M/M/s queuing models The stationary distribution is a vector that in its position n tells us what is the probability that there are n customers using the service or occupying the queue (n is the number of arrivals). In addition, it allows us to calculate other relevant values. An M/M/s model consists of: 1) There are s identical servers, each capable of performing a single service at a time; 2) there is a single queue; 3) clients arrive independently of each other and following a Poisson process with a constant parameter; 4) and the duration of the services is independent of each other and has an exponential distribution. The last two assumptions are called Markovian and the number of servers is usually denoted by s, hence the two M and the s in the model name.

6. EJERCICIO 6

7. EJERCICIO. 7

8. LALABRA DESCONOCIDA VUCA 8

9. CITA "Oh, sí... El pasado puede doler, pero tal como yo lo veo puedes huir de él o aprender."  El Rey León  (1994) Logotipo aquí 9